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原標(biāo)題：谷歌機(jī)器人專家：機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)中碰過的壁，AI也會(huì)碰
關(guān)鍵字：機(jī)器人,現(xiàn)實(shí),領(lǐng)域,模型,技術(shù)
文章來源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報(bào)道
編輯：張倩「機(jī)器學(xué)習(xí)一直生活在一個(gè)令機(jī)器人專家、化學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)科學(xué)家羨慕不已的泡沫中，隨著它真正開始發(fā)揮作用，我們所有人都將遇到其他人多年來一直在應(yīng)對(duì)的同樣的現(xiàn)實(shí)壁壘。」有人說，機(jī)器人領(lǐng)域進(jìn)展緩慢，甚至和機(jī)器學(xué)習(xí)的其他子領(lǐng)域相比顯得毫無進(jìn)展。
谷歌 DeepMind 機(jī)器人科學(xué)家，SayCan、RT-1、RT-2 等具身智能項(xiàng)目參與者 Alex Irpan 同意這一說法。但他認(rèn)為，這是因?yàn)闄C(jī)器人學(xué)是一個(gè)和現(xiàn)實(shí)緊密連接的領(lǐng)域，現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜性決定了他們不免碰壁。他還指出，這些問題不是機(jī)器人技術(shù)所獨(dú)有的。同樣的問題也適用于大語言模型（LLM）等技術(shù)。這些模型在面對(duì)現(xiàn)實(shí)世界時(shí)，會(huì)遇到與機(jī)器人學(xué)類似的復(fù)雜性問題。
最近，他寫了一篇題為「The Tragedies of Reality Are Coming for You（現(xiàn)實(shí)的悲劇正在向你襲來）」的博客來闡述這一觀點(diǎn)?，F(xiàn)實(shí)的悲劇正在向你襲來
2023 年，我參加了一次 ML 會(huì)議。夜未央，酒酣耳熱，話題轉(zhuǎn)到了一個(gè)問題上：「如果你能把任何一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)子領(lǐng)域的資源都給另一個(gè)子領(lǐng)域，你會(huì)砍掉哪個(gè)，把資源給誰？」
我不記得別人是怎么

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)